日本國土交通省(下稱「國交省」)於2021年2月9日公布「基礎建設之數位轉型政策(インフラ分野のデジタル・トランスフォーメーション施策)」。此報告係國土交通省基礎設施DX推進本部(国土交通省インフラ分野のDX推進本部)於2021年1月所舉行第三次會議所彙整之政策方針。
針對基礎設施數位轉型之政策實施主要分為四個面向:第一部分強調透過行政程序數位化及網路化,藉以提升效率並加強管理效能,並且提供運用數位生活中各項服務,以增加生活之便利與安全。第二部分說明為實現安全與舒適之勞動環境,減少人工作業之負擔,未來欲活用AI與機器人,使施工作業與技術建設達到無人化,並透過數位化提高專業技術學習效率以培育相關人才。第三部分聚焦於調查、監督檢查領域,如公路、鐵路、河川及機場之檢修,利用資料分析與自動化機械提升日常管理及檢修效率。最後,為順利推行以上數位轉型政策,必須建構能支援數位化的社會。因此,未來除須結合智慧城市(スマートシティ)等數位創新政策,利用資料以具體化社會課題之解決方針外,亦須針對作為數位轉型基礎之3D資料進行環境整備,以利數位轉型之推動。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
開放原始碼及自由軟體的大老等發起一封抵制網路服務標準機構OASIS新專利政策的活動,並簽署了一份電子郵件,呼籲社群不要採用由OASIS標準組織所通過的規格。OASIS本月修改了它的專利政策,宣稱為開放原始碼軟體的開發提供了更好的選擇。 這份電子郵件中表示,不要採用OASIS的不開放標準。要求OASIS修改它的政策。如果你是OASIS成員,對於這種窒礙難行,不能用在開放原始碼及自由軟體上的標準,不要參與其工作小組。支持者亦表示,希望類似OASIS這樣的組織能訂出明確政策,好讓所有想採用業界標準的組織可以預先知道未來是否會被收費。 然而,OASIS為自己的政策修改提出辯護,也對這個活動加以反擊。其表示,OASIS這個政策和W3C的政策一樣,都要求必須免權利金才行。且其政策規定,業界標準可以加入專利技術,但必須對外公佈此事才行。而且幾乎在所有的案例裡,這倒頭來都會變成免專利金。 OASIS所修改的政策為標準工作提出了三種模式:RAND(reasonable and nondiscriminatory licensing,合理且統一的授權);RAND條件下的RF(免權利金);或者是有條件下的RF。 對於OASIS的杯葛,反應出產業在IP權利上的利益,以及開放原始碼和自由軟體支持者間的爭執。OASIS的新政策預計要在4月15日生效,原本是要展示對開放原始碼擁護者的妥協。但是,這份電子郵件簽署活動,顯示出新政策依然難已被接受。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
日本公布《行動通信領域的基礎設施共享,於電信事業法及電波法的適用關係指引》隨著具有高速大容量特性的第五代行動通訊(5G)技術啟用,如何促使發射射頻(Radio frequency, RF)的基地臺能夠達到小型化及多點化的目標,將是未來重要的課題。但在地理空間限制、景觀影響與法規限制等因素下,除了增設基地臺外,也可考慮「基礎設施共享」(Infrastructure Sharing)的概念。 日本總務省於2018年12月28日公布《行動通訊領域的基礎設施共享-電信事業法及電波法的適用關係指引》(移動通信分野におけるインフラシェアリングに係る電気通信事業法及び電波法の適用関係に関するガイドライン)。 本指引主要從「利用基礎設施共享,推動行動通訊網絡整備」的觀點出發,首先定義「基礎設施共享事業」之範圍與型態,其將基礎設施分為兩類,一類為土地和建物、鐵塔等工作物、另一類為電信設備(如天線、增幅器、調變器)。接著說明基礎設施分享業者在使用上述兩類基礎設施時,於電信事業法及電波法之適用。具體內容包含欲經營該事業之必要程序、業者向行動通訊業者提供基礎設施時簽訂的契約類型、提供基礎設施的條件,最後說明若行動通訊業者、電信業者等各業者間,無法就欲共享的基礎設施使用權達成共識時,相關的爭議處理流程。本指引最後亦說明各業者在使用土地和建物、鐵塔等工作物,以及電信設備時的共通措施。
何謂「循環經濟」?循環經濟(Circular Economy)不僅是資源回收或廢棄物利用,循環經濟強調的核心概念是創造資源利用的最大效益,有別於傳統經濟模式在資源利用上「開採、製造、使用、丟棄」的線性歷程,循環經濟加入了減少廢棄物產生、資源重覆與有效利用的概念,讓資源利用與產品的生成不再是有去無回的單向線性歷程。 循環經濟的概念能夠套用到所有產品的生命歷程當中,自產品設計、生產、物流、銷售、使用、回收,到投入新的產品生命歷程,以環型的資源利用歷程,加入各種資源再利用的方式,並盡可能減少真正廢棄物的生成。與此相關聯的包含新興科技如大數據、物聯網之應用,到創新商業模式的生成,都可以是循環經濟的一部分。 循環經濟所揭示的概念,是讓產業發展與環境保護能攜手同行,創造資源利用的最大效益。在歐盟「展望2020計畫」(Horizon 2020)當中,也同樣把循環經濟列為計畫的重要領域之一,循環經濟時代來臨所揭櫫的不僅僅是在資源回收、或是幾種廢棄物再利用的技術,而是對經濟體系當中資源運用歷程的重新形塑,與新興科技及商業模式創新均密不可分。